Analisis Pemesanan Hosting PT Qwords Company International Menggunakan Metode K-Means Clustering
Cahyo Prianto 1 , Shinta Amelia 2
1,2 Politeknik Pos Indonesia
1 cahyoprianto@poltekpos.ac.id, 2 shinta.amelia216@gmail.com

## ABSTRAK
Qwords.com adalah perusahaan penyedia jasa layanan Web Hosting yang melayani registrasi nama domain dan web hosting . Qwords.com berdiri pada 10 Juli 2005, dan mulai  menggunakan brand Qwords sejak 28 Agustus 2005. Hosting adalah tempat untuk membuat halaman website yang telah dibuat online , sehingga bisa diakses oleh orang  lain.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menemukan  masalah,  yaitu  sulitnya  menemukan  client  yang  sering memesan hosting dan  dari  daerah  mana client itu  berasal.  Sehingga  perusahaan  sulit  untuk  menentukan  target promosi yang akan dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang dapat memecahkan masalah yang ada di perusahaan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode K-Means Clustering untuk memecahkan masalah  yang  ada.  Dimana  metode  ini  berguna  untuk  memberikan output berupa  hasil  perhitungan  yang menunjukkan produk yang paling banyak dibeli dalam ketegori paket hosting tahun 2017, dan nantinya data ini berguna untuk menentukan strategi promosi.
Kata Kunci : Analisis, Hosting , K-Means Clustering

## ABSTRACT
Qwords.com  is  a  web  hosting  service  company  that  serves  domain  name  registration  and  web  hosting. Qwords.com was established on July 10, 2005, and started using the Qwords.com brand since August 28, 2005. Hosting is a place to create web pages that have been made onlide, so that others can access them. In this study, the outhor found a problem, namely the difficulty of finding clients who often host in the area and from the company where the clients from. So the company is difficult to determine the target of promotion that will be done. Therefore, we need a method that can solve problems that exist to provide output in the form of calculation results that show the most purchased products in the category of hosting packages in 2017, and later this data is useful to determine the target of promotion.
Keywords : Analysis, Hosting, K-Means Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Promosi  adalah  salah  satu  hal  yang  perlu dilakukan oleh suatu perusahaan untuk meningkatkan penjualan. Dalam melakukan promosi,  perusahaan  harus  mengetahui  produk  apa yang  penjualannya  lebih  banyak  dan  produk  apa yang  penjualannya  paling  sedikit.  Banyaknya  data akan  mempersulit  perusahaan  untuk  mengetahui produk apa yang paling banyak dipesan, dan produk mana yang peminatnya sedikit.
Qwords.com  adalah  perusahaan  penyedia jasa  layanan web hosting yang  melayani  registrasi nama domain dan web hosting sejak  28  Agustus 2005. Hosting adalah salah satu bentuk layanan jasa penyewaan tempat di internet yang  memungkinkan perorangan  atau  organisasi  menampilkan  layanan jasa  atau  produknya  di  internet.  Dengan  kata  lain, hosting adalah  sebuah  wadah  atau  tempat  sebuah website [1].
Pemesanan hosting pada  Qwords.com  terus meningkat  dan  pertumbuhan  data  juga  akan  terus meningkat dan akan menimbulkan penumpukan data dalam database .  Dengan  menumpuknya  data  pada database , akan mengakibatkan perusahaan kesulitan untuk  menemukan  produk  yang  paling  banyak
diminati dan dari provinsi mana pemesannya. Oleh sebab  itu,  data  mining  dapat  diterapkan  untuk menganalisa  data  untuk  nantinya  akan  dilakukan strategi promosi yang cocok untuk Qwords.com.
Untuk dapat mengetahui provinsi mana yang paling  banyak  memesan  paket hosting ,  maka  akan dilakukan penggalian data sehingga dapat diperoleh informasi  yang  berguna  untuk  proses  analisis. Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means Clustering ,  dimana  data  akan  dibagi  menjadi beberapa cluster . Dengan adanya metode ini,  maka akan  mudah  untuk  menentukan  strategi  promosi yang  tepat  untuk  mempromosikan  produk hosting dari Qwords.com.
Penelitian ini hanya meneliti tentang kategori produk hosting , mencakup analisis dan pengolahan data.  Analisis  dan  pengolahan  data  pada  penelitian ini  menggunakan  dua  cara,  yang  pertama  yaitu menggunakan  aplikasi  pengolah  data  WEKA,  dan menggunakan cara manual yaitu dengan menggunakan  perhitungan excel .  Hasil  dari perhitungan  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk menentukan  strategi  promosi  yang  tepat  untuk produk Qwords.com.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitan  adalah  teknik  dalam penelitian  dan  digunakan  dalam  pemecahan masalah.  Pada  penelitian  ini  metodologi  penelitian digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang ditemukan[2].  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode pengumpulan data dan informasi mengenai data hosting yang telah dibayar pada tahun 2017.
Pendahuluan
Penentuan Tujuan Penelitian Pengumpulan Data Analisis Kesimpulan
Gambar 1. Diagram Alur Metodologi Penelitian
Setelah data dan informasi didapatkan, maka data  tersebut  akan  diolah  menggunakan  metode K- Means Clustering ,  dimana  metode  ini  akan mengelompokkan  suatu  data  kedalam cluster tertentu. Clustering digunakan untuk mengidentifikasi  kelompok  data  dari  sebuah  kasus yang didasarkan pada sebuah kelompok atribut, dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan atribut [3].
Langkah-langkah  penerapan  metode K-Means clustering yaitu :
1. Menentukan jumlah cluster .
2. Menentukan  titik  pusat  awal  di  setiap cluster ,
yang ditentukan secara random .
3. Hitung  jarak  dari  setiap  data.  Disini  akan diketahui cluster mana  yang  paling  dekat dengan data.
Berikut rumus perhitungannya 𝐷(𝑖, 𝑗)
=   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +  (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Keterangan : D(i,j)  = Jarak data ke i ke pusat cluster j X 1i = Data ke i pada atribut data ke k X 1j = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Menghitung kembali kriteria dengan titik pusat cluster .
5. Hasil  perhitungan  akan  berhenti  jika  antara iterasi  sebelumnya  tidak  ada  lagi  perpindahan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan  produk  yang  paling  banyak  dipesan, dan  juga  mengetahui  provinsi  yang  paling  banyak memesan produk hosting , yang hasilnya digunakan sebagai  dasar  dalam  menentukan  strategi  promosi yang tepat untuk Qwords.com.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam  penelitian  ini,  data  yang  diolah terdapat  100  data hosting yang  telah  dibayar  pada tahun 2017. Penerapan metode ini menggunakan dua atribut  yaitu  provinsi  dan  total  pemesanan.  Data tersebut dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Data mentah No Packageid Kota Provinsi Total 1 168 Bandung Jawa Barat 699 2 169 Jakarta Timur DKI Jakarta 97 3 170 Bandung Jawa Barat 54 4 171 Kelapa Dua Banten 148 5 172 Sleman DI Yogyakarta 238 6 173 Cimahi Jawa Barat 217 7 174 Aceh Banda Aceh 38 8 177 Jakarta Timur DKI Jakarta 41 9 274 Jakarta Pusat DKI Jakarta 42 10 329 Bandung Jawa Barat 350
Untuk  kolom  kedua,  terdapat packageid . Packageid  adalah  nama  paket hosting yang disediakan  oleh  Qwords.com.  Nama  paket-paket tersebut  dibedakan  berdasarkan  kapasitas  yang dimiliki  dari  masing-masing  paket hosting .  Daftar nama paket hosting yang diolah disajikan pada tabel 2 :
Tabel 2. Packageid Packageid Nama Paket Kapasitas 168 Cloud Web Hosting L 15GB 169 Cloud Web Hosting XL 30GB 170 Cloud Web Hosting XXL 40GB 171 Cloud Web Hosting XS 500MB 172 Cloud Web Hosting S 1.5GB 173 Cloud Web Hosting M 3GB 174 Cloud Web Hosting L USA 15GB 177 Cloud Web Hosting L Singapura 15GB 274 Cloud Web Hosting Base WP Hosting 2GB 329 Cloud Web Hosting E 1GB

## Inisialisasi Data
Pada  penelitian  ini,  atribut  yang  digunakan adalah  provinsi  dan  total.  Dalam K-Means Clustering ,  data  yang  bisa  diolah  hanya  bisa
menggunakan data numerik. Agar data tersebut bisa diolah, maka dilakukan inisialisasi data. Qwords.com  adalah  perusahaan  yang  berkantor pusat di wilayah Bandung, Jawa Barat. Oleh karena itu, untuk inisialisasi provinsi, kota yang berada pada wilayah Jawa Barat akan diberikan inisial 100, yang terdekat  kedua  diberikan  inisialisasi  90,  begitu seterusnya hingga provinsi dengan jarak paling jauh dari  Jawa  Barat.  Hasil  dari  inisialisasi  yang dilakukan, disajikan pada tabel 3:
Tabel 3. Inisialisasi Provinsi Provinsi Inisialisasi Jawa Barat 100 DKI Jakarta 90 Banten 80 DI Yogyakarta 70 Jawa Tengah 60 Jawa Timur 50 Sumatera Selatan 40 Nusa Tenggara Barat 30 Banda Aceh 20 Sulawesi Selatan 10 Setelah dilakukan inisialisasi data, maka data tersebut  dapat  diolah  menggunakan  metode K-
Means Clustering [3].
1. Menentukan  jumlah cluster .  Dalam  penelitian ini, data dikelompokkan menjadi tiga cluster .
2. Menentukan  titik  pusat  awal  di  setiap cluster , yang  ditentukan  secara  random,  seperti  pada tabel 4.
Tabel 4 . Titik Pusat Awal Total Provinsi C1 349 100 C2 54 100 C3 493 90
3. Hitung  jarak  dari  setiap  data.  Disini  akan diketahui cluster mana  yang  paling  dekat dengan data.
𝐷(1,1) = √(699 − 253) 2 + (100 − 88) 2 = 446
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan bahwa jarak data hosting yang pertama dengan pusat cluster yang pertama adalah 446.
𝐷(1,2) = √(699 − 56) 2 + (100 − 88) 2 = 643
Dari hasil perhitungan diatas  diperoleh bahwa jarak data hosting yang pertama dengan pusat cluster yang kedua adalah 643.
𝐷(1,3) = √(699 − 531) 2 + (100 − 82) 2 = 169
Dari hasil perhitungan diatas  didapatkan bahwa jarak  data hosting yang  pertama  dengan  pusat cluster yang kedua adalah 169.
4. Menghitung kembali kriteria dengan titik pusat cluster ,  tetapi  untuk  perhitungan  ini  nilai  dari C1,C2,  dan  C3  akan  berubah  sesuai  dengan hasil dari perhitungan yang pertama.
5. Hasil  perhitungan  akan  berhenti  jika  antara iterasi terakhir dan iterasi sebelumnya tidak ada lagi  perpindahan  data.  Pada  perhitungan  ini, iterasi berhenti pada iterasi ketiga.
Pengolahan  Data  Menggunakan  Cara  Manual (Excel)
Tabel 5 menunjukkan perhitungan lengkap K-Means Clustering :
Tabel 5 . Hasil Algoritma K-Means Clustering Pid Provinsi Jumlah Inisialisasi DC1 DC2 DC3 CLUSTER 168 Jawa Barat 699 100 446 643 169 C3 169 DKI Jakarta 97 90 156 41 434 C2 170 Jawa Barat 54 100 199 12 477 C2 171 Banten 148 80 64 150 332 C2 172 DI Yogyakarta 238 70 23 183 293 C1 173 Jawa Barat 217 100 38 161 315 C1 174 Banda Aceh 38 20 225 70 497 C2 177 DKI Jakarta 41 90 212 15 490 C2 274 DKI Jakarta 42 90 211 14 489 C2 329 Jawa Barat 350 100 83 278 182 C1
Dengan  pusat cluster pada  iterasi  ketiga  disajikan dalam Tabel 6 :
Tabel 6 . Titik Pusat Akhir Total Provinsi C1 268 88 C2 72 86 C3 531 81 Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  data menggunakan metode K-Means Clustering ,
didapatkan  hasil clustering hingga  iterasi  ketiga, dimana titik pusat sudah berubah dan tidak ada lagi data  yang  berpindah  antar cluster ,  seperti  yang terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Penggolongan Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jawa Barat = 22 Jawa Barat = 20 Jawa Barat = 5 DKI Jakarta = 5 DKI Jakarta = 18 DKI Jakarta = 3 Jawa Tengah = 2 Jawa Tengah = 1 DI Yogyakarta = 1 Banten = 1 Banten = 4 Sumatera Selatan = 1 Jawa Timur = 3 Jawa Timur = 2 Sulawesi Selatan = 1 DI Yogyakarta = 2 DI Yogyakarta = 5 Banten = 1 Nusa Tenggara Barat = 1 Sulawesi Selatan = 1 Banda Aceh = 1
Dari hasil clustering yang didapatkan adalah, pada cluster 1 didominasi oleh Provinsi Jawa Barat dengan jumlah 22 kali transaksi, disusul dengan DKI Jakarta  sebanyak  5  kali  transaksi,  kemudian  Jawa Tengah dengan 2 kali transaksi.
Sedangkan  untuk cluster kedua  didominasi oleh  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  20  kali  transaksi, disusul  dengan  DKI  Jakarta  sebanyak  18  kali transaksi, kemudian DI Yogyakarta sebanyak 5 kali transaksi.
Kemudian  untuk cluster ketiga  didominasi oleh  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  jumlah  transaksi sebanyak  5  kali  transaksi,  DKI  Jakarta  sebanyak  3 kali  transaksi,  dan  DI  Yogyakarta  sebanyak  1  kali transaksi.
Pengolahan Data
Menggunakan Aplikasi Pengolah Data (WEKA) Weka merupakan  singkatan  dari Waikato Environment  of  Knowledge  Analysis . Weka adalah aplikasi  data  mining  open  source  berbasis  java. Weka terdiri dari koleksi algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan generalisasi atau formulasi dari sekumpulan data sampling [4].
Berikut  hasil  perhitungan  menggunakan WEKA yang disajikan dalam gambar 2 .
Gambar 2 . Hasil Clustering data hosting menggunakan K-Means Clustering
Keterangan :
1. Number of Iteration : Jumlah Iterasi
2. Within  Cluster  sum  f  sequared  errors  =  SSE , yaitu  jumlah  kuadrat error yang  dihasilkan, semakin  kecil  kuadrat error yang  dihasilkan, maka data akan semakin valid .
3. Untuk  hasil  yang  dihasilkan,  pada cluster 0 adalah sebanyak 35 kali transaksi, pada cluster 1  sebanyak  53  kali  transaksi,  kemudian  pada cluster 2 sebanyak 12 kali transaksi.
Hasil akhir kelompok cluster yang diperoleh antara proses  pehitungan  menggunakan  ms.excel  adalah sama  dengan  proses  perhitungan  menggunakan aplikasi weka.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  K-Means Clustering adalah  metode yang  tepat  untuk  mengelompokkan  data  paket
hosting ,  agar  perusahaan  dapat  mengelompokkan produk  dan  provinsi  mana  yang  paling  sering melakukan transaksi, sehingga memudahkan perusahaan untuk menentukan strategi promosi.
Informasi  yang  diperoleh  dari  hasil  proses clustering tersebut  adalah  pada  data  pemesanan produk  yang  semula  ada  100 record data dikelompokkan menjadi tiga cluster . 1. Cluster pertama terdiri dari 36 record , transaksi,
dengan packageid 329,172,dan 173.
2. Cluster kedua  terdiri  dari  52 record transaksi
dengan packageid 171,169,274,337,177,dan 170.
3. Cluster ketiga  terdiri  dari  12 record transaksi
dengan packageid 168.
Strategi promosi yang bisa diterapkan yaitu :
1. Melakukan  promosi  ke  kota  yang  berada  pada provinsi  yang berada pada cluster kedua,  yang didominasi  oleh  provinsi  Jawa  Barat,  DKI Jakarta, dan DI Yogyakarta. Dengan melakukan promosi tersebut, perusahaan bisa
meningkatkan  laba  dari  penjualan  produk hosting . 2. Pihak marketing bisa  lebih  fokus  untuk mempromosikan  produknya  ke  kota-kota  yang paling  banyak  memesan  produk hosting , sehingga  promosi  yang  dilakukan  akan  lebih efektif  dan  efisien  karena  dengan  melakukan strategi ini pihak marketing dapat membagi tim untuk  melakukan  promosi  ke  kota-kota  yang paling banyak memesan produk hosting .

## 5. REFERENSI
[1]  F. Aditya and E. Handoyo, “Perbandingan Paid Hosting  Dan  Free  Hosting  Berdasarkan Fasilitas Backup yang Ada,” J. Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2011.
[2]  E.  Utami,  Suwanto  Raharjo,  and  Jazi  Eko Istiyanto,  “Metodologi  Penelitian  Pada  Ilmu komputer,”  in Seminar  Nasional  Teknologi
2007 , 2007.
[3]  J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing  president  university,” J.  Ilm.  Tek. Ind. , vol. 12, no. 01, pp. 10–20, 2013.
[4]  S.  Adinugroho  and  Yuita  Arum  Sari, Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Weka .  Malang:  Universitas  Brawijaya  Press,
2018.